intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Xác định các vật thể bị chôn vùi trong đất bằng ra đa xuyên đất dựa trên sự kết hợp giữa phương pháp dịch chuyển và thuật toán tối ưu

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:16

Thêm vào BST
Báo xấu
9
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết ước lượng được độ sâu và kích thước của vật thể bị chôn vùi. Phương pháp được kiểm chứng độ tin cậy trên dữ liệu mô hình, sau đó áp dụng phân tích dữ liệu thực tế ở một số tuyến đo thuộc thành phố Cần Thơ.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Xác định các vật thể bị chôn vùi trong đất bằng ra đa xuyên đất dựa trên sự kết hợp giữa phương pháp dịch chuyển và thuật toán tối ưu

  1. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 XÁC ĐỊNH CÁC VẬT THỂ BỊ CHÔN VÙI TRONG ĐẤT BẰNG RA ĐA XUYÊN ĐẤT DỰA TRÊN SỰ KẾT HỢP GIỮA PHƯƠNG PHÁP DỊCH CHUYỂN VÀ THUẬT TOÁN TỐI ƯU Nguyễn Lê Hoài Phương1*, Võ Thu Hương2 và Nguyễn Văn Thuận3 1 Trường Đại học Tây Đô 2 Trường Đại học Cần Thơ 3 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên TP. Hồ Chí Minh (*Email: nlhphuong@tdu.edu.vn) Ngày nhận: 01/11/2022 Ngày phản biện: 26/02/2023 Ngày duyệt đăng: 20/4/2023 TÓM TẮT Trong những thập niên gần đây, ra đa xuyên đất (GPR) được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như dự báo sụt lún, sạt lở, vẽ bản đồ công trình ngầm đô thị,… Việc xử lý dữ liệu GPR đã trở thành một yêu cầu cấp bách. Trong đó vị trí, kích thước và độ sâu của dị vật là các thông số quan trọng cần xác định chính xác trong bước giải đoán cuối cùng. Việc xác định các thông số của dị vật gặp không ít khó khăn vì nó phụ thuộc vào tốc độ truyền sóng điện từ trong môi trường khảo sát - là đại lượng biến thiên rất phức tạp theo mọi hướng. Trong nghiên cứu này sử dụng kết hợp chuẩn năng lượng cực đại và entropy cực tiểu trong phương pháp dịch chuyển Kirchhoff để xác định tốc độ truyền sóng điện từ trong các lớp đất đá tầng nông dựa trên quy trình tối ưu hóa phương pháp dịch chuyển khi xây dựng mô hình lý thuyết và dữ liệu thực tế để xác định tốc độ truyền sóng điện từ trong môi trường. Từ đó, ước lượng được độ sâu và kích thước của vật thể bị chôn vùi. Phương pháp được kiểm chứng độ tin cậy trên dữ liệu mô hình, sau đó áp dụng phân tích dữ liệu thực tế ở một số tuyến đo thuộc thành phố Cần Thơ. Từ khóa: Entropy cực tiểu, năng lượng cực đại, phương pháp dịch chuyển, ra đa xuyên đất, tốc độ truyền sóng điện từ Trích dẫn: Nguyễn Lê Hoài Phương, Võ Thu Hương và Nguyễn Văn Thuận, 2023. Xác định các vật thể bị chôn vùi trong đất bằng ra đa xuyên đất dựa trên sự kết hợp giữa phương pháp dịch chuyển và thuật toán tối ưu. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô. 17: 314-329. * Ths. Nguyễn Lê Hoài Phương – Giảng viên Khoa Cơ bản, Trường Đại học Tây Đô 314
  2. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 1. GIỚI THIỆU cứu chưa cho phép xác định tốc độ truyền Trong quá trình xử lý dữ liệu GPR, sóng điện từ trong lòng đất. việc xác định chính xác vận tốc truyền Trong nghiên cứu này, sử dụng kết hợp sóng điện từ trong môi trường khảo sát chuẩn năng lượng cực đại và entropy cực cho phép thu được mặt cắt dịch chuyển tiểu trong phương pháp dịch chuyển tốt nhất, phản ánh đầy đủ nhất các thông Kirchhoff để xác định tốc độ truyền sóng tin cần thiết của môi trường bên dưới mặt điện từ trong các lớp đất đá tầng nông dựa đất cần khảo sát. Trong thực tế, việc xác trên quy trình tối ưu hóa phương pháp định vận tốc này là vấn đề rất khó khăn vì dịch chuyển khi xây dựng mô hình lý khi vận tốc thay đổi ở các giá trị gần nhau, thuyết và dữ liệu thực tế. Để xác định vận các mặt cắt thu được sau dịch chuyển tốc truyền sóng điện từ trên dữ liệu mô thường có dạng khá giống nhau. Vì vậy, hình và dữ liệu đo GPR ở một số tuyến việc lựa chọn hình ảnh mặt cắt sau dịch đường thuộc thành phố Cần Thơ. chuyển khá phức tạp, cần có chuẩn tối ưu. 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Ở Việt Nam, thuật toán dịch chuyển đã 2.1. Phương pháp dịch chuyển được sử dụng nhiều trong xử lý dữ liệu Kirchhoff GPR trong những năm gần đây. Năm 2011, dịch chuyển Kirchhoff đã được sử Phương pháp này được thực hiện dựa dụng để xác định mô hình vận tốc truyền trên nguyên lý Huygens – Fresnel và bài sóng cho GPR (Lê Văn Anh Cường, toán Kirchhoff (Yilmaz, 2001; Lê Văn 2011). Năm 2013, dịch chuyển sai phân Anh Cường và ctv., 2009; Vardy et al., hữu hạn đã được áp dụng để xử lý số liệu 2010; Nguyễn Thành Vấn và ctv., 2013). GPR (Đặng Hoài Trung và ctv., 2013). Sóng điện từ khi truyền vào môi trường Kết quả nghiên cứu giúp xác định được nếu gặp sự khác biệt về tính chất điện từ, độ sâu và kích thước ống cấp nước, cáp chúng sẽ phản xạ trở lại. Mỗi điểm trên ngầm bên dưới mặt đất, có sai số nhỏ. mặt biên phản xạ được xem là một nguồn Năm 2014, kỹ thuật entropy cực tiểu phát sóng thứ cấp, tạo ra các xung tín hiệu trong xử lý ảnh được sử dụng kết hợp với có dạng nửa đường tròn trong mặt phẳng dịch chuyển để xác định vận tốc truyền x – z hoặc dạng hyperbol trong mặt phẳng sóng tối ưu (Nguyễn Thành Vấn và ctv., x – t và truyền về máy thu trên mặt đất 2014), bước đầu đã giải quyết bài toán xử (Lê Văn Anh Cường và ctv., 2011). Các lý định lượng dữ liệu GPR. dao động sóng này sẽ tạo thành trường sóng tổng ghi được dọc tuyến quan sát Dương Quốc Chánh Tín và ctv., như Hình 1. Trong Hình 1 sóng truyền từ (2019) đã sử dụng phép biến đổi wavelet O bị tán xạ ở các điểm J4, J3,… gửi về liên tục để xác định một số thuộc tính các điểm T. Năng lượng sóng thu được tại T vật thể bị chôn vùi (gồm vị trí, độ sâu và là tổng năng lượng của sóng tại các điểm kích thước của dị vật) ở các lớp đất đá tán xạ J4, J3,… gửi về T. tầng nông. Tuy nhiên, các kết quả nghiên 315
  3. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 a) b) Hình 1. Sự đóng góp năng lượng Hình 2. Phép biến đổi Kirchhoff của các điểm tán xạ cộng biên độ tán xạ Như vậy, có thể xem các xung sóng truyền, entropy là độ tự do di truyền. phản xạ ghi được tại điểm xi bất kì trên Trong xử lý ảnh, entropy chỉ độ hỗn loạn tuyến quan sát là tổng của các sóng do sự của điểm ảnh (Xu et al., 2003; Flores et đóng góp từ các điểm tán xạ khác nhau al., 2010; Zhou et al., 2011). Giá trị nằm trên biên phản xạ gửi về điểm quan entropy lớn tương ứng với độ hỗn loạn sát. cao. Giả sử rằng ảnh X nhận các giá trị Về nguyên tắc dịch chuyển Kirchhoff rời rạc 1, 2, 3,… với xác suất tương ứng là sự cộng năng lượng các tín hiệu tán xạ p1, p2, p3,…, khi đó, entropy của ảnh X để làm rõ tín hiệu có ích (tăng tỷ lệ tín được cho bởi (Benedetto et al., 2017; hiệu so với nhiễu) và đưa mặt biên phản Candra et al., 2013): xạ về đúng hình dạng của nó như Hình 2 E  X   pi log pi (1) (Hình 2a là mặt cắt chưa dịch chuyển, tín i hiệu có dạng hyperbol, Hình 2b là mặt cắt Sử dụng phương trình (1) để tính đã dịch chuyển với vận tốc đúng, tín hiệu entropy sẽ xuất hiện hai vấn đề. Đầu tiên, hội tụ phản ánh đúng hình dạng của dị đối với ảnh lớn sẽ tốn nhiều thời gian để vật). tính xác suất pi. Thứ hai, đối với những 2.2. Entropy cực tiểu giá trị rời rạc của X, có khả năng xảy ra trường hợp pi = 0 ứng với một vài giá trị Trong vật lý thống kê, entropy được i và log0 thì không xác định. Để giải định nghĩa là đại lượng đo lường khả quyết hai vấn đề trên, entropy của ảnh X năng “hỗn loạn” của một hệ ứng với một được tính gần đúng bởi biểu thức (Xu et trạng thái vĩ mô nào đó. Trong lý thuyết al., 2002): thông tin, entropy dùng để đo lượng tin 𝑁 không chắc chắn (hay lượng ngẫu nhiên) 𝑚 4 ∑ 𝑖=1 𝑥ij của một sự kiện hay một phân phối ngẫu 𝐸 ( 𝑋) = − ∑ { 2} (2) 𝑀 2 nhiên cho trước. Trong công nghệ gen di 𝑗=1 [∑ 𝑖=1 𝑥ij ] 316
  4. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô (2) Số 17 - 2023 Ta định nghĩa giá trị lớn nhất của nhiễu và loại bỏ những khu vực không entropy bằng 1 đối với đường ghi chỉ có cần thiết. Từ đây, quá trình tính toán năng một xung tín hiệu, có giá trị là N đối với lượng tín hiệu thực hiện nhanh chóng, tập hợp N đường ghi. Entropy càng lớn giúp quá trình xử lý chính xác hơn. Quá thì độ hỗn loạn (nhiễu) trong ảnh càng trình lựa chọn vùng quan tâm được thực lớn. Ngược lại, cực tiểu hóa entropy của hiện như sau (Nguyễn Thành Vấn và ctv., ảnh sau khi xử lý dịch chuyển có thể tăng 2015): độ hội tụ đến mức tối ưu của nó, do đó Từ mặt cắt thu thập X, ta có thể chọn hiệu quả xử lý dịch chuyển sẽ cao hơn khi vùng quan tâm có chứa tín hiệu hyperbol. kết hợp với kỹ thuật entropy cực tiểu. Từ đây, ta xác định số lượng bước mẫu 2.3. Năng lượng cực đại vùng quan tâm, sau đó biểu diễn chúng Theo Yilmaz và các cộng sự, bước thành mặt cắt Y. Tương tự mặt cắt X, dịch chuyển sẽ giúp hội tụ tín hiệu và lọc vùng quan tâm Y (Y⊆X) được biểu diễn nhiễu (Yilmaz et al., 2001). Vì vậy, mặt thành mảng hai chiều có kích thước K x cắt GPR sau dịch chuyển ứng với năng Q (K< M, Q< N). lượng cực đại sẽ có độ tin cậy cao nhất. Năng lượng tín hiệu của vùng Y xác Khi đó, vận tốc tính toán sẽ tiệm cận với định theo hệ thức: vận tốc thực nhất. Tuy nhiên, năng lượng 𝐾 𝐷 𝑌 ( 𝑗) = ∑ 𝑖=1 𝑌 2 ( 𝑖, 𝑗) tín hiệu trên mặt cắt GPR còn phụ thuộc (4) vào sự tồn tại của các loại nhiễu trong 𝑗 = 1,2,3. . . , 𝑄 vùng khảo sát. Do đó, để nâng cao chất Tương tự entropy, ứng với mỗi thông lượng hình ảnh và tăng độ chính xác khi số vận tốc thì mặt cắt sau dịch chuyển sẽ tính năng lượng, cần tiến hành các bước có một giá trị năng lượng nhất định. Bằng lọc nhiễu trên mặt cắt GPR trước khi dịch phép so sánh, ta có thể xác định giá trị chuyển. Sau khi loại nhiễu bằng các năng lượng cực đại và vị trí tương ứng phương pháp khác nhau trong chuỗi xử của vật thể trên hình ảnh hiển thị. Từ đó, lý, năng lượng tín hiệu được ghi nhận bởi suy ra giá trị vận tốc dịch chuyển tương hệ thức (Nguyễn Văn Thuận và ctv., ứng. 2017): 2.4. Kết hợp dịch chuyển, entropy và M 2 D  j   X i, j j  1, 2, 3..., N (3) năng lượng trong xử lý số liệu GPR i1 Bài toán tối ưu hóa phương pháp dịch Cách tính năng lượng như trên sẽ mất chuyển Kirchhoff kết hợp với chuẩn nhiều thời gian và gây ra những sai lệch entropy cực tiểu và năng lượng cực đại trong kết quả, do vậy, cần phải lựa chọn được mô tả theo lưu đồ (Hình 3). vùng tín hiệu quan tâm Y để hạn chế 317
  5. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 Hình 3. Quy trình xử lý dữ liệu GPR Trước tiên, ta xác định tín hiệu của dị được sự biến thiên vận tốc theo phương vật trong mặt cắt GPR (vùng quan tâm). ngang và phương thẳng đứng tại khu vực Để đạt được điều này, số liệu GPR phải khảo sát. được xử lý các bước cơ bản như hiệu 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN chỉnh, lọc nhiễu và khuếch đại. Sau đó, dịch chuyển số liệu GPR với vận tốc v1, Để kiểm chứng độ tin cậy của phương cho phép tính được giá trị entropy E1 pháp được đề xuất, nhiều mô hình lý (năng lượng D1) tương ứng của mặt cắt. thuyết khác nhau được thử nghiệm bao Tiếp tục thay đổi vận tốc, dễ dàng xác gồm: dị vật là các ống hình trụ cũng như định các giá trị entropy và năng lượng thứ hình vuông, được làm từ các vật liệu khác i (Ei, Di) tương ứng với các vận tốc vi (i = nhau như nhựa, kim loại, bê tông,... Các 1, 2, 3,…). dị vật này cũng được thiết kế với nhiều kích thước khác nhau, có cấu trúc rất gần Tiếp theo, xây dựng biểu đồ biểu diễn với các ống cấp, thoát nước, ống bảo vệ sự thay đổi của giá trị entropy và năng cáp viễn thông, cáp điện lực, hộp kỹ lượng theo vận tốc dịch chuyển. Nếu dịch thuật,… trên thực tế và chúng được chôn chuyển với vận tốc đúng vđ, tín hiệu trên vùi trong các môi trường không giống mặt cắt sẽ được hội tụ rõ nhất. Tại đó, giá nhau từ đơn giản đến phức tạp. Sai số trị entropy đạt cực tiểu, và năng lượng đạt tương đối thu được từ kết quả phân tích cực đại nên các điểm ảnh không còn phân các dữ liệu mô hình ấy là chấp nhận được bố hỗn loạn như ban đầu. Như vậy, giá trị và nằm trong giới hạn cho phép chứng tỏ vận tốc dịch chuyển được xác định chính phương pháp phân tích là đáng tin cậy. xác, thể hiện đúng tốc độ lan truyền sóng Trong khuôn khổ bài viết này, một mô điện từ trong môi trường bên trên dị vật hình lý thuyết điển hình được giới thiệu (tính từ mặt đất đến mặt ranh giới dị vật). để minh họa cho phương pháp. Thực hiện các bước tương tự đối với những hyperbol khác nhau, ta sẽ xác định 318
  6. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 3.1. Mô hình lý thuyết Trong môi trường có hai dị vật với các Sử dụng anten tần số 700 MHz, môi thông số tương ứng: trường không đồng nhất gồm ba phân lớp Dị vật 1: Là ống trụ bằng nhựa nằm ngang: ngang có: 𝜌 = 103 Ω𝑚, 𝜀 𝑟 = 3; 𝜇 𝑟 = 1, Lớp 1: Cát khô dày 0,2 m, các thông số 𝑣 ′ = 0,17 m/ns, bên trong là không khí có điện từ tương ứng là điện trở suất 𝜌 = 106 𝛺𝑚, 𝜀 𝑟 = 1, 𝜇 𝑟 = 1 có tâm đặt 𝜌 = 106 Ω𝑚, hằng số điện môi tương đối tại vị trí x1 = 5,0 m, z1 = 0,7 m, đường 𝜀 𝑟 = 4, độ cảm từ tương đối 𝜇 𝑟 = 1, tốc độ kính trong d1 = 0,3 m, đường kính ngoài truyền sóng 𝑣1 = 0,150 m/ns. D1 = 0,32 m. Lớp 2: Đá dăm dày 0,4 m, Dị vật 2: Là ống trụ bằng bê tông với 𝜌 = 103 Ω𝑚, 𝜀 𝑟 = 10, 𝜇 𝑟 = 1, 𝑣2 = 0,0695 các thông số: 𝜌 = 103 Ω𝑚, 𝜀 𝑟 = 6, 𝜇 𝑟 = m/ns. 1, v’’ = 0,122 m/ns, bên trong là không khí có 𝜌 = 106 Ω𝑚, 𝜀 𝑟 = 1, 𝜇 𝑟 = 1, tâm của Lớp 3: Đất sét dày 4,4 m, 𝜌 = 800𝛺𝑚, dị vật có tọa độ ngang là 𝑥2 = 8,0 m, độ 𝜀 𝑟 = 16, 𝜇 𝑟 = 1, 𝑣3 = 0,074 m/ns. sâu 𝑧2 = 0,9 m, đường kính trong 𝑑2 = 0,4 m, đường kính ngoài 𝐷2 = 0,5 m. Thời gian (s) Cát Đá Độ sâu DV 1 DV 2 DV 1 DV 2 Đất sét (a) (b Khoảng cách (m) Vị trí (m) Hình 4. a) Mô hình ống trụ bằng nhựa và ống trụ bê tông nằm ngang trong môi trường 3 lớp ngang; b) Mặt cắt GPR sau khi loại nhiễu nằm ngang v = 0.117 Năng lượng Entropy v = 0.116 (a) (b) Vận tốc (m/ns) Vận tốc (m/ns) Hình 5. a) Đồ thị biểu diễn sự thay đổi giá trị entropy theo vận tốc; b) Đồ thị biểu diễn sự thay đổi giá trị năng lượng theo vận tốc 319
  7. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 Sử dụng bộ lọc khử các tín hiệu phản m/ns. Nên chọn v = 0,161 m/ns theo xạ ngang trên mặt cắt GPR trước khi tiến entropy làm vận tốc truyền sóng điện từ. hành dịch chuyển, được thể hiện như Lần lượt dịch chuyển với giá trị vận tốc Hình 4b. Dịch chuyển với dải vận tốc từ v = 0,116 m/ns, v = 0,117 m/ns, đồng thời 0,06 (thấp hơn vận tốc lớp 3) đến 0,16 đánh giá sự hội tụ của tín hiệu như Hình m/ns (lớn hơn vận tốc lớp 1) bước nhảy 6a và Hình 6b. Theo kết quả dịch chuyển 0,001 m/ns xung quanh vùng quan tâm như Hình 6a, kích thước của dị vật tính đối với DV1. Kết quả tính entropy và được là 0,324 m. Độ sai lệch kết quả tính năng lượng được biểu diễn như Hình 5, toán với số liệu được thiết lập từ mô hình cho thấy vận tốc truyền sóng trung bình lý thuyết là 1,3%, kết quả này khá hợp lý. vào khoảng 0,116 – 0,117 m/ns độ sai lệch về vận tốc là rất nhỏ khoảng 0,001 Thời gian (s) Thời gian (s) DV 1 DV 1 DV 2 DV 2 (a) (b) Vị trí (m) Vị trí (m) Hình 6. a) Mặt cắt dịch chuyển với vận tốc v = 0,116 m/ns; b) Mặt cắt dịch chuyển với vận tốc v = 0,117 m/ns Quan sát kết quả mặt cắt ở Hình 6a và quanh DV2, vận tốc truyền sóng điện từ 6b, hai mặt cắt có dạng khá tương đồng tính được là v = 0,102 m/ns. Dịch chuyển chứng tỏ kết quả tính toán là chính xác. số liệu với vận tốc vừa tìm được, được kết Tương tự, dịch chuyển với dải vận tốc quả như Hình 7a và 7b. Với vận tốc này, từ 0,06 m/ns đến 0,16 m/ns bước nhảy có thể thu được phần dịch chuyển tốt 0,001 m/ns khi chọn vùng quan tâm xung nhất, từ đó tính được các thông số của hai dị vật như kích thước, vị trí, độ sâu. 320
  8. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 v = 0.103 Năng lượng Entropy v = 0.102 (a) (b) Vận tốc (m/ns) Vận tốc (m/ns) Hình 7. a) Đồ thị biểu diễn sự thay đổi giá trị entropy theo vận tốc; b) Đồ thị biểu diễn sự thay đổi giá trị năng lượng theo vận tốc Thời gian (s) Thời gian (s) DV 1 DV 1 DV 2 DV 2 (a) (b) Vị trí (m) Vị trí (m) Hình 8. a) Mặt cắt dịch chuyển với vận tốc v = 0,102 m/ns; b) Mặt cắt dịch chuyển với vận tốc v = 0,103 m/ns Dịch chuyển số liệu với vận tốc vừa kết quả này là phù hợp. Điều này thể hiện tìm được, thu được kết quả như Hình 8a việc tối ưu hóa kỹ thuật dịch chuyển và 8b. Với kết quả này kích thước của Kirchhoff kết hợp với chuẩn entropy cực DV2 tính được là 0,486 m. Độ sai lệch kết tiểu và năng lượng cực đại được sử dụng quả tính toán với số liệu về kích thước mang lại hiệu quả và độ tin cậy cao. cho trước từ mô hình lý thuyết là 2,8%, 321
  9. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 Để đánh giá tính khả dụng của phương MHz. Ba tuyến LZZ20015, LZZ20016, pháp này, dữ liệu đo GPR ở một số tuyến LZZ20017 song song và cách nhau 1,5 m, đường thuộc thành phố Cần Thơ đã được mỗi tuyến đo dài 8,0 m, bước đo phân tích cho kết quả khả quan. Trong bài Δx = 0,02784 m, khu vực đo đạc được báo này, một tuyến dữ liệu tiêu biểu được thực hiện tại đường B25, khu Hưng Phú, chọn để minh giải. quận Cái Răng, thành phố Cần Thơ. 3.2. Dữ liệu thực tế - Ống thoát nước Dữ liệu số ở mỗi tuyến đo là tín hiệu và ống bảo vệ cáp điện lực sóng phản xạ theo thời gian và khoảng Dữ liệu GPR được thu bởi máy Duo cách nhận được bởi anten thu của máy (IDS, Italia), sử dụng anten tần số 700 Duo. Thời gian (ns) y x (m) (m Hình 9. Dữ liệu GPR 3D đường B25, khu Hưng Phú, quận Cái Răng Vị trí (m) Thời gian (s) Hình 10. Mặt cắt GPR tuyến đường B25, khu Hưng Phú sau lọc nhiễu 322
  10. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 Hình 9 thể hiện dữ liệu GPR ba chiều hyperbol tương ứng dị vật 1 tại vị trí của tuyến đường B25. Bắt đầu phân tích x1 = 1,0 m, t1 = 13 ns, và dị vật 2 tại vị trí với tuyến đo LZZ20015. Kết quả phân x2 = 5,3 m và t2 = 21 ns. Áp dụng dịch tích tuyến LZZ20015 được trình bày trên chuyển Kirchhoff với các vận tốc v = 0,08 hình 10. m/ns, 0,09 m/ns, 0,102 m/ns, 0,16 m/ns, Quan sát mặt cắt GPR tuyến B25, Khu kết quả thu được hiển thị như Hình 11. Hưng Phú (Hình 10), phát hiện tín hiệu Vị trí (m) Vị trí (m) Thời gian (s) Thời gian (s) Vị trí (m) Vị trí (m) Thời gian (s) Thời gian (s) Hình 11. Mặt cắt dịch chuyển với các vận tốc khác nhau v = 0,080 m/ns; b) v = 0,094 m/ns; c) v = 0,102 m/ns; d) v = 0,16 m/ns 323
  11. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 Mặt cắt dịch chuyển như Hình 11a có hiển thị như ở Hình 12 cho phép xác định hyperbol dạng khum lõm (vận tốc dịch entropy đạt cực tiểu khi vận tốc truyền sóng chuyển bé hơn vận tốc môi trường), ở Hình là v = 0,111 m/ns, và giá trị năng lượng đạt 11d xuất hiện hyperbol dạng khum lồi (vận cực đại v = 0,112 m/ns, hai chuẩn sử dụng tốc dịch chuyển lớn hơn vận tốc môi ở đây cho kết quả xấp xỉ bằng nhau. Điều trường). Do vậy, vận tốc dịch chuyển này cho thấy, vận tốc v = 0,111 m/ns chính v = 0,08 m/ns và 0,16 m/ns không phải là là vận tốc truyền sóng điện từ trong môi vận tốc truyền sóng trong môi trường. Kết trường đối với dị vật 1. quả dịch chuyển như Hình 11b và Hình 11c Quan sát mặt cắt sau dịch chuyển với có dạng khá giống nhau. Vì vậy, gây khó vận tốc 0,111 m/ns, tín hiệu dị vật 1 khá rõ khăn khi xác định chính xác tốc độ truyền nét và hội tụ (Hình 13a), nhưng tín hiệu ở sóng trong môi trường. vị trí 5,3 m thì hyperbol dạng khum lồi Tính toán entropy và năng lượng mặt cắt (Hình 13a). Như vậy, có thể dự đoán rằng tuyến B25 (vùng quan tâm xung quanh dị vận tốc truyền sóng từ mặt đất tới đỉnh dị vật 1) với dải vận tốc từ 0,08 m/ns đến 0,16 vật 2 nhỏ hơn 0,111 m/ns. m/ns bước nhảy 0,001 m/ns, kết quả được v = 0,112 Năng lượng Entropy v = 0,111 Vận tốc (m/ns) Vận tốc (m/ns) Hình 12. a) Biểu đồ entropy; b) Biểu đồ năng lượng đối với dị vật 1 Vị trí (m) Vị trí (m) Thời gian (s) Thời gian (s) Hình 13. a) Mặt cắt dịch chuyển với vận tốc 0,111 m/ns; b) Mặt cắt dịch chuyển với vận tốc 0,088 m/ns 324
  12. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 Thực hiện dịch chuyển với mảng vận Để kiểm chứng dự đoán, thực hiện tốc khả dĩ đối với dị vật 2, đồng thời xác tương tự các bước trên nhưng chọn vùng định entropy, năng lượng tương ứng với quan tâm xung quanh hyperbol thứ hai để từng mặt cắt, và xây dựng đồ thị biểu diễn tính entropy và năng lượng. Kết quả trên sự thay đổi giá trị entropy, năng lượng Hình 14a và Hình 14b hoàn toàn tương theo vận tốc tính toán. Ở đây, ta chọn giá đồng, cho thấy vận tốc truyền sóng trong trị vận tốc thay đổi từ 0,08 m/ns đến 0,16 môi trường bên trên dị vật 2 là 0,088 m/ns m/ns với bước nhảy là 0,001 m/ns. Kết (phù hợp dự đoán ban đầu). Sau khi dịch quả tính toán biểu diễn mối quan hệ của chuyển Kirchhoff dị vật 2 đã thể hiện rõ chúng theo đồ thị Hình 14. sự hội tụ của tín hiệu tại tọa độ 5,3 m như Hình 13b, không còn ở dạng hyperbol nữa. v = 0,088 Năng lượng Entropy v = 0,088 Vận tốc (m/ns) Vận tốc (m/ns) Hình 14. a) Biểu đồ entropy; b) Biểu đồ năng lượng đối với dị vật 2 Như vậy, sử dụng chuẩn entropy cực Tiếp theo, độ sâu và kích thước hai tiểu kết hợp năng lượng cực đại nhằm tối đường ống được tính dựa trên giá trị vận ưu hóa bài toán dịch chuyển đã thể hiện tốc vừa thu được ở trên. Kết quả tính toán được sự thay đổi theo phương ngang của được thể hiện thông qua Bảng 1. vận tốc trong khu vực này. Đây là kết quả khá chính xác, chứng tỏ tính đúng đắn của phương pháp nghiên cứu được đề xuất. Bảng 1. Kết quả minh giải số liệu GPR Kí hiệu Công trình ngầm Vị trí x (m) Kích thước D (m) Độ sâu z (m) DV1 Cáp điện lực 1,04 0,167 0,83 DV2 Ống thoát nước 5,17 0,501 1,05 325
  13. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 Theo thông tin tiên nghiệm về kích nước ở đường B25, khu Hưng Phú, quận thước cáp điện lực và đường ống thoát Cái Răng được thể hiện qua Bảng 2. Bảng 2. Thông tin về hệ thống công trình ngầm cáp điện lực và đường ống thoát nước (được cung cấp bởi nhà thiết kế và lắp đặt) Kí hiệu Công trình Vị trí x (m) Kích thước D (m) Độ sâu z (m) ngầm Ống bảo vệ cáp DV1 1,0 0,160 điện lực DV2 Ống thoát nước 5,3 0,530 Từ kết quả Bảng 1 và thông tin tiên tế < 10 % là chấp nhận được. Sự sai lệch nghiệm ở Bảng 2 có thể thấy rằng sự sai đó được thể hiện qua Bảng 3. lệch giữa số liệu tính toán và số liệu thực Bảng 3. Sự sai lệch giữa số liệu tính toán và số liệu thực tế Kí hiệu Công trình Sai lệch vị Sai lệch kích thước Sai lệch độ sâu ngầm trí x (m) D (m) z (m) Ống bảo vệ cáp DV1 4,3 % 4,3 % điện lực DV2 Ống thoát nước 2,3 % 5,4 % Như vậy, sai lệch giữa kết quả tính 4 (Tín và ctv., 2019). Do đó, khi so sánh toán kích thước và giá trị thực tế rất nhỏ với kết quả phân tích của phương pháp chỉ khoảng 4,3% đối với dị vật 1 và 5,4% wavelet với phương pháp tối ưu dịch đối với dị vật 2. chuyển Kirchhoff kết hợp chuẩn entropy Ngoài ra, khi khảo sát tuyến tuyến cực tiểu và năng lượng cực đại trên cùng đường B25, phương pháp biến đổi tập dữ liệu của bài báo. Kết quả từ Bảng wavelet liên tục cũng được áp dụng để 1 và Bảng 4 cho thấy cả hai phương pháp minh giải tuyến đo LZZ20015 như Bảng đều cho kết quả tương đồng. Bảng 4. Kết quả minh giải số liệu GPR bằng phương pháp wavelet Kí hiệu Công trình ngầm Vị trí x Kích thước D Độ sâu z (m) (m) (m) DV1 Ống bảo vệ cáp điện lực 1,03 0,167 0,87 DV2 Ống thoát nước 5,23 0,479 1,31 326
  14. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 Hình 15. Ảnh 3D ống bảo vệ cáp điện lực và ống thoát nước đường B25, khu Hưng Phú, quận Cái Răng Tiếp tục phân tích các tuyến đo còn lại: 4,3%-5,4%). Nếu ảnh GPR đồng nhất, LZZ20016, LZZ20017 ta cũng thu được nghĩa là không còn sự nhiễu loạn, thì giá các kết quả tương tự. Liên kết các kết quả trị entropy của nó đạt cực tiểu, tín hiệu phân tích ở ba tuyến LZZ20015, sau dịch chuyển sẽ hội tụ, khi đó năng LZZ20016, LZZ20017 biểu đồ 3D do cáp lượng đạt giá trị cực đại, qua đó có thể điện lực và ống thoát nước trên đường xác định chính xác tốc độ truyền sóng B25 được xây dựng và trình bày như trong môi trường với độ tin cậy cao. Hình 15. Như vậy, phương pháp tối ưu hóa kỹ 4. KẾT LUẬN thuật dịch chuyển Kirchhoff kết hợp với Các tính toán trên mô hình lý thuyết và chuẩn entropy và năng lượng mang lại thực tế đều cho thấy chuẩn entropy cực hiệu quả rất cao trong xử lý số liệu GPR, tiểu và năng lượng cực đại có kết quả xác giúp xác định tương đối chính xác vận tốc định tốc độ truyền sóng điện từ tương truyền sóng trong môi trường, từ đó tính đồng nhau. Đối với vị vật khảo sát ở được kích thước, vị trí và độ sâu dị vật tuyến đường B25, Khu Hưng Phú Quận với sai số nằm trong giới hạn cho phép. Cái Răng, Thành phố Cần Thơ. Giá trị Ngoài ra việc xác định tốc độ truyền sóng kích thước, vị trí và độ sâu của cáp viễn điện từ trong lòng đất sẽ định hướng cho thông, ống bê tông khá phù hợp với thông những nghiên cứu tiếp theo như dự báo tin tiên nghiệm trong thực tế (sai số sụt lún, sạt lở,… 327
  15. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 TÀI LIỆU THAM KHẢO chuyển Kirchhoff: Tác động của tham số 1. Benedetto, F., Tosti, F., Alani, độ rộng, Tạp chí các khoa học Trái Đất, A.M., 2017. An Entropy-Based Analysis 31(4), 307-310. of GPR Data for the assessment of 7. Lê Văn Anh Cường, Đặng Hoài Railway Ballast Conditions, IEEE Trung, Nguyễn Thành Vấn, Nguyễn Văn Transactions on Geoscience and Remote Giảng, Võ Minh Triết, 2011. Nghiên cứu Sensing, 55(7), 3900 - 3908. dịch chuyển Kirchhoff để xác định mô 2. Candra, P., Huston, D. R., Xia, hình vận tốc trong phương pháp điện từ T., & Wang, G., 2013. 2D Entropy and tần số cao, Tạp chí các Khoa học về Trái Short Time Fourier Transform for Đất, 33(2), 142-150. Ground Penetrating Radar Data 8. Nguyễn Thành Vấn, Nguyễn Văn Analysis, Proceedings of Nondestructive Giảng, 2013. Ra đa xuyên đất: phương Characterization or Composite pháp và ứng dụng, NXB ĐHQG Materials, Aerospace engineering, Civil TP.HCM. Infrastructure, and Homeland Security, 9. Nguyễn Văn Thuận, Lê Văn Anh SPIE. Cường, Nguyễn Thành Vấn, Đặng Hoài 3. Dương Quốc Chánh Tín, Nguyễn Trung, Võ Minh Triết, Võ Nguyễn Như Cao Sang, Nguyễn Lê Anh Thư, 2019. Liễu, 2017. Energy Analysis in Xác định các vật thể bị chôn vùi ở các Semiautomatic and Automatic Velocity lớp đất đá tầng nông bằng ra đa xuyên Estimation for Ground Penetrating đất sử dụng phép biến đổi wavelet liên Radar Data in Urban Areas: Case Study tục. Báo cáo nghiệm thu đề tài cấp in Ho Chi Minh City, Vietnam, Trường, mã số T2018-70, Đại học Cần Advances and Applications in Thơ. Geospatial Technology and Earth 4. Đặng Hoài Trung, Đỗ Thị Thanh Resources, Springer International Hải, Nguyễn Thành Vấn, 2013. Sử dụng Publishing. phương pháp dịch chuyển sai phân hữu 10. Nguyễn Thành Vấn, Nguyễn Văn hạn để xử lý số liệu GPR, Tạp chí Khoa Thuận, Đặng Hoài Trung, 2014. Dịch học và Công nghệ Biển, ISSN 1859- chuyển F-K và entropy cực tiểu trong xử 3097, 13(3A), 120-126. lý tài liệu GPR, Tạp chí Địa chất, Series 5. Flores-Tapia D.,& Pistorius S., A (341-345), 273-282. 2010. An Entropy-Based Propagation 11. Nguyễn Thành Vấn, Nguyễn Văn Speed Estimation Method for Near-Field Thuận, Đặng Hoài Trung, 2015. Kết hợp Subsurface Radar Imaging, Advances in phương pháp dịch chuyển Kirchhoff và Signal Processing. biểu đồ năng lượng trong xử lý tài liệu 6. Lê Văn Anh Cường, Đặng Hoài GPR, Tạp chí Phát triển Khoa học và Trung, Nguyễn Thành Vấn, Nguyễn Văn Công nghệ ĐHQG-HCM, 18(5), 42-50. Giảng, Võ Minh Triết, 2009. Dịch 328
  16. Tạp chí Nghiên cứu khoa học và Phát triển kinh tế Trường Đại học Tây Đô Số 17 - 2023 12. Vardy, M.E.,& Henstock, T.J., Wavenumber Migration to Localize 2010. A frequency-approximated Subsurface Objects, IEEE Transactions approach to Kirchhoff migration, on geoscience and remote sensing, Geophysics, 75(6), 211-218. 41(8), 1804-1812. 13. Xu, X.,& Miller, E.L., 2002. 15. Yilmaz, O., 2001. Seismic data Entropy Optimized Contrast Stretch to analysis, USA, Society of Exploration Enhance Remote Sensing Imagery, Geophysicists. Proceedings of 16th International 16. Zhou, H., Wan, X., Li, W., & Conference on Pattern Recognition, 3, Jiang, Y., 2011. Ombining F-K filter 915-918. with minimum entropy Stolt migration 14. Xu, X., Miller, E.L., & algorithm for subsurface object imaging Rappaport, C.M., 2003. Minimum and background permittivity estimation, Entropy Regularization in Frequency- Procedia Engineering, 23(5), 636-641. IDENTIFICATION OF BURIED OBJECTS USING GROUND PENETRATING RADAR BASED ON A COMBINATION OF MIGRATION METHOD AND OPTIMAL ALGORITHM Nguyen Le Hoai Phuong1*, Vo Thu Huong2 and Nguyen Van Thuan3 1 Tay Do University 2 Can Tho University 3 Ho Chi Minh University of Science (*Email: nlhphuong@tdu.edu.vn) ABSTRACT In recent decades, Ground Penetrating Radar (GPR) has been widely used in many fields such as forecasting landslides and subsidence, mapping urban underground works and some others. Therefore, the method for GPR processing has been increasingly developed. Processing GPR data takes a lot of time because it has gone through many stages. In this process, important parameters including depth, position, and size of the buried objects need to be determined. It is difficult to determine the parameters of the buried objects since it depends on electromagnetic wave propagation velocity in the material environment, and the manner in which this velocity varies is very complex in all different directions. In this paper, the Kirchhoff migration method is optimized by the minimum entropy and the maximum energy standards, making it possible to determine the electromagnetic wave velocity in the material. Then the depth and size of the buried object are also estimated. The proposed accuracy of this method is tested on the modeling data, and then applied for analyzing the GPR data in some places of Can Tho city. Keywords: Electromagnetic wave velocity, ground penetrating radar, maximum energy, minimum entropy, migration method 329
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí
65 tài liệu
2412 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
11=>2